Revolucionando a Verificação de Fatos com Tecnologia
Explorando como a tecnologia facilita o processo de checagem de fatos usando a estrutura 5W.
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Índice
- O Problema com os Métodos Atuais
- Apresentando Tecnologia para Checagem de Fatos
- O que é a Estrutura 5W?
- Uma Nova Abordagem: A Estrutura de Pergunta-Resposta 5W
- Criando um Conjunto de Dados para Verificação de fatos
- O Papel da Rotulação de Papéis Semânticos
- Desafios na Verificação Automática de Fatos
- Supervisão Humana: A Chave para o Sucesso
- Conclusão
- Fonte original
- Ligações de referência
A checagem de fatos é super importante no mundo de hoje, cheio de informações. Com tantas afirmações circulando, é essencial saber quais são verdadeiras e quais não são. A checagem de fatos tradicional consome muito tempo e esforço. Os jornalistas muitas vezes precisam vasculhar várias fontes para verificar uma afirmação. Neste artigo, vamos ver como a tecnologia pode ajudar na checagem de fatos.
O Problema com os Métodos Atuais
A checagem de fatos manual é cansativa e pode levar horas ou até dias. Os jornalistas pesquisam a afirmação, entrevistam especialistas e comparam várias fontes. Embora essas etapas sejam cruciais, elas atrasam o processo de verificação. Às vezes, as afirmações contêm partes verdadeiras e falsas, o que pode dificultar a avaliação da veracidade geral.
Apresentando Tecnologia para Checagem de Fatos
Hoje, vários sistemas automáticos têm como objetivo facilitar a checagem de fatos. Esses sistemas geralmente analisam as afirmações e atribuem uma pontuação de verdade, mas essas pontuações costumam ser confusas para os humanos. Isso cria um gap entre o que os sistemas automáticos dizem e o que as pessoas conseguem entender.
É por isso que uma nova abordagem é necessária. Ao dividir as afirmações em partes menores, podemos ajudar as pessoas a terem uma visão mais clara sobre o que é verdadeiro e o que não é. É aí que entra o conceito da estrutura 5W.
O que é a Estrutura 5W?
A estrutura 5W representa Quem, O que, Quando, Onde e Por que. Respondendo a essas perguntas, conseguimos entender melhor os detalhes e as implicações de uma afirmação.
- Quem se refere às pessoas envolvidas.
- O que foca na afirmação específica que está sendo feita.
- Quando aborda o momento dos eventos.
- Onde destaca o lugar onde as coisas aconteceram.
- Por que olha a razão por trás da afirmação.
Usando esses cinco elementos, podemos categorizar e entender melhor as afirmações.
Uma Nova Abordagem: A Estrutura de Pergunta-Resposta 5W
Imagine um sistema que pudesse pegar uma afirmação e gerar perguntas com base nas 5Ws. Esse sistema dividiria a afirmação em partes digeríveis, permitindo que os verificadores de fatos avaliassem cada aspecto separadamente. Esse processo ajuda a descobrir onde estão as imprecisões.
Como Isso Funciona?
Identificando a Afirmação: O primeiro passo é reconhecer a afirmação que precisa de verificação.
Gerando Perguntas 5W: O sistema irá então criar perguntas relacionadas a cada um dos 5Ws.
Coletando Evidências: Para cada pergunta, o sistema irá reunir informações relevantes de fontes confiáveis.
Avaliação de Verdadeiro ou Falso: Por fim, os verificadores de fatos podem analisar as informações coletadas para concluir se a afirmação original é verdadeira, falsa ou algo no meio.
Criando um Conjunto de Dados para Verificação de fatos
Para treinar o sistema, foi criado um novo conjunto de dados chamado FACTIFY-5WQA. Esse conjunto de dados é composto por várias afirmações e suas correspondentes perguntas 5W.
Como o Conjunto de Dados Foi Feito?
O conjunto de dados é construído usando várias fontes de checagem de fatos já existentes. Filtrando essas fontes, os pesquisadores identificaram afirmações relevantes e criaram os pares de perguntas 5W. O resultado é uma ferramenta abrangente que pode ajudar na checagem de fatos.
O Papel da Rotulação de Papéis Semânticos
Para gerar efetivamente as perguntas 5W, é usado um processo chamado rotulação de papéis semânticos (SRL). O SRL identifica as relações dentro de uma frase. Ao fazer isso, informa o sistema sobre os papéis das diferentes partes da afirmação.
- Agente: Quem está fazendo a ação?
- Paciente: O que está sendo afetado?
- Ação: O que está acontecendo?
Essas informações ajudam a mapear a afirmação para as 5Ws e preparam o terreno para gerar perguntas úteis.
Desafios na Verificação Automática de Fatos
Embora o sistema tenha como objetivo agilizar o processo de checagem de fatos, não está livre de desafios. Um problema comum é entender afirmações complexas ou ambíguas. Algumas afirmações podem ser complicadas, contendo múltiplos significados ou nuances difíceis de capturar automaticamente.
Supervisão Humana: A Chave para o Sucesso
Enquanto a tecnologia pode ajudar bastante na checagem de fatos, ela não pode substituir o julgamento humano. Uma abordagem com humanos na jogada permite que os verificadores de fatos supervisionem o processo. Mesmo com um sistema automatizado, ter humanos envolvidos garante que precisão e contexto sejam sempre considerados.
Conclusão
Em resumo, a verificação automática de fatos usando a estrutura 5W oferece uma abordagem promissora para melhorar a forma como as afirmações são verificadas. Ao dividir as afirmações em partes menores e mais gerenciáveis, os verificadores de fatos podem trabalhar de forma mais eficiente e eficaz. O conjunto de dados FACTIFY-5WQA e a rotulação de papéis semânticos desempenham papéis cruciais nesse processo, mas a supervisão humana continua sendo essencial.
Com a pesquisa e desenvolvimento contínuos nessa área, podemos fazer progressos significativos na luta contra a desinformação e promover um público mais informado.
Título: FACTIFY-5WQA: 5W Aspect-based Fact Verification through Question Answering
Resumo: Automatic fact verification has received significant attention recently. Contemporary automatic fact-checking systems focus on estimating truthfulness using numerical scores which are not human-interpretable. A human fact-checker generally follows several logical steps to verify a verisimilitude claim and conclude whether its truthful or a mere masquerade. Popular fact-checking websites follow a common structure for fact categorization such as half true, half false, false, pants on fire, etc. Therefore, it is necessary to have an aspect-based (delineating which part(s) are true and which are false) explainable system that can assist human fact-checkers in asking relevant questions related to a fact, which can then be validated separately to reach a final verdict. In this paper, we propose a 5W framework (who, what, when, where, and why) for question-answer-based fact explainability. To that end, we present a semi-automatically generated dataset called FACTIFY-5WQA, which consists of 391, 041 facts along with relevant 5W QAs - underscoring our major contribution to this paper. A semantic role labeling system has been utilized to locate 5Ws, which generates QA pairs for claims using a masked language model. Finally, we report a baseline QA system to automatically locate those answers from evidence documents, which can serve as a baseline for future research in the field. Lastly, we propose a robust fact verification system that takes paraphrased claims and automatically validates them. The dataset and the baseline model are available at https: //github.com/ankuranii/acl-5W-QA
Autores: Anku Rani, S. M Towhidul Islam Tonmoy, Dwip Dalal, Shreya Gautam, Megha Chakraborty, Aman Chadha, Amit Sheth, Amitava Das
Última atualização: 2023-05-28 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2305.04329
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2305.04329
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
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Ligações de referência
- https://doi.org/10.48550/arxiv.2106.09248
- https://doi.org/10.48550/arxiv.2109.01653
- https://doi.org/10.48550/arxiv.2106.05707
- https://doi.org/10.48550/arxiv.2108.11896
- https://doi.org/10.48550/arxiv.1804.08559
- https://www.latex-project.org/help/documentation/encguide.pdf
- https://github.com/ankuranii/acl-5W-QA
- https://doi.org/10.48550/arxiv.2201.11903
- https://paperswithcode.com/datasets